基于圖像處理的刀具檢測(cè)系統(tǒng)研究
2020-2-28 來(lái)源： 中車北京二七車輛公司 北京二七宏業(yè)機(jī)械 作者：胡俊青 劉瑞翔
摘要：為了提高刀具檢測(cè)的精度和效率，提出了一種基于圖像處理技術(shù)的刀具檢測(cè)方法。本文介紹了測(cè)量原理及系統(tǒng)集成方案，包括機(jī)電系統(tǒng)方案、光源處理方案、圖像處理方案、軟件處理方案，并對(duì)圖像處理中的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行討論。
關(guān)鍵詞：刀具；圖像處理；邊緣檢測(cè)
1、 緒論
隨著重載高速列車的發(fā)展，對(duì)重要零件加工精度的要求也越來(lái)越高。刀具作為保證加工質(zhì)量和成本控制的前提，工藝人員對(duì)它的認(rèn)識(shí)已不再停留在正確決定刀具的幾何形狀，合理地選用刀具材料，規(guī)定必要的熱處理等。他們對(duì)刀具的組裝精度、修磨精度以及測(cè)量精確度，提出了相應(yīng)要求。以便在加工過(guò)程中，將所用刀具的幾何尺寸，如刀具的長(zhǎng)度、直徑以及刀尖坐標(biāo)位置等輸入數(shù)控系統(tǒng)，以確定并控制刀具的運(yùn)動(dòng)軌跡。為了方便準(zhǔn)確地測(cè)量出各種刀具的幾何參數(shù)，每片刀片相對(duì)旋轉(zhuǎn)中心的位置，機(jī)械式和光學(xué)投影式刀具測(cè)量?jī)x應(yīng)用而生。
1.1 機(jī)械測(cè)量法
機(jī)械測(cè)量法主要是根據(jù)零件的加工特征，如形狀位置精度、表面紋理、粗糙度等，以及機(jī)床主軸功率、震動(dòng)來(lái)判斷刀具磨損情況。然后在三維移動(dòng)平臺(tái)上使用百分表測(cè)量刀具的直徑及端面變化情況，如圖 1。這種方法原理簡(jiǎn)單，檢測(cè)滯后，測(cè)量時(shí)間長(zhǎng)，受人為操作影響大。
圖 1 機(jī)械式測(cè)刀儀
1.2 光學(xué)投影法
光學(xué)投影法是指將光學(xué)影像通過(guò)光路放大投影在顯示屏幕上，即在光柵顯示表上顯示出刀具的坐標(biāo)值，然后人工瞄準(zhǔn)測(cè)量。這種測(cè)量方法較機(jī)械測(cè)量法有了極大進(jìn)步，但仍存在測(cè)量時(shí)間長(zhǎng)，人為誤差等因素。
圖 2 光學(xué)投影式對(duì)刀儀
近年來(lái)視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)發(fā)展迅猛，已逐步應(yīng)用于工業(yè)檢測(cè)，與傳統(tǒng)技術(shù)相比可以做到非接觸，高精度，自動(dòng)化，避免人為影響等。本研究將視覺(jué)圖像處理技術(shù)引入到刀具檢測(cè)中，力求能提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率，避免因?qū)Φ恫粶?zhǔn)確和刀具磨損造成的形位誤差。
2 、測(cè)量原理
2.1 刀具磨損機(jī)理及檢測(cè)項(xiàng)目
金屬切削刀具種類繁多、結(jié)構(gòu)復(fù)雜，車刀是最簡(jiǎn)單且最典型的刀具。其它刀具均可看作是車刀的演變和組合，故分析金屬切削刀具時(shí)，通常都是以車刀作為分析和研究的對(duì)象。[1]圖 3 是研究車刀切削角時(shí)使用的主剖面標(biāo)注系參考圖。在該標(biāo)注系中設(shè)定基面、切削平面和正交平面三個(gè)平面。圖 4 是這三個(gè)平面的投影視圖，從圖 4 可以看出刀具的主要切削角度：主偏角 Kr、副偏角 Kr＇、刃傾角 λs、主前角 γ0、主后角 α0 都可以從這三個(gè)平面測(cè)出。在以下的研究中將通過(guò)機(jī)器視覺(jué)提取這三個(gè)面的刀具圖像信息進(jìn)行處理，并測(cè)出相應(yīng)平面的角度。對(duì)于銑刀、鉆頭等螺旋刃刀具，它的切削刃呈圓周分布，需要從多個(gè)圓周角度進(jìn)行測(cè)量。
圖 3 車刀主剖面標(biāo)注系參考圖
圖 4 車刀主剖面投影視圖
2.2 檢測(cè)系統(tǒng)原理
圖5 系統(tǒng)檢測(cè)原理
視覺(jué)成像測(cè)量法是指利用 CCD 圖像采集器提取刀具圖像，并將其轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號(hào)傳輸?shù)诫娔X中，經(jīng)過(guò)圖像處理程序提取刀具邊緣輪廓并擬合，進(jìn)行測(cè)量對(duì)比的方法,檢測(cè)原理見(jiàn)圖 5。
為了同時(shí)捕捉到相互垂直的兩個(gè)平面內(nèi)的刀具圖像，該測(cè)量系統(tǒng)設(shè)置了兩套光源及鏡頭用于拍攝。
3 、系統(tǒng)方案
3.1 機(jī)電系統(tǒng)方案
為了使不同規(guī)格刀具均能獲得最佳成像，設(shè)計(jì)了 X、Y軸平移與 Z 軸聯(lián)動(dòng)旋轉(zhuǎn)的精密傳動(dòng)系統(tǒng)，如圖 6 所示。
圖 6 機(jī)械隨動(dòng)軸示意圖
X、Y 軸平移運(yùn)動(dòng)，采用伺服電機(jī)為動(dòng)力，精密滾珠絲杠傳遞力矩，直線導(dǎo)軌導(dǎo)向，光柵尺定位的環(huán)路閉合檢測(cè)控制結(jié)構(gòu)形式。為了適應(yīng)非標(biāo)刀具的測(cè)量，在動(dòng)力端設(shè)置離合器便于手動(dòng)模式與自動(dòng)模式的切換。Z 旋轉(zhuǎn)軸設(shè)計(jì)是機(jī)械系統(tǒng)中的核心關(guān)鍵，主軸的旋轉(zhuǎn)精度，徑向跳動(dòng)都會(huì)影響測(cè)量精度。此外，主軸錐套應(yīng)適應(yīng)ISO 錐柄、莫氏錐柄，甚至 HSK 錐柄等不同刀具的測(cè)量，頻繁換刀也會(huì)降低錐套定位精度。為此，參考數(shù)控機(jī)床主軸設(shè)計(jì)方案，采用主軸套配合變徑內(nèi)插套，由預(yù)緊彈簧控制軸向拉力，氣動(dòng)拉桿鋼珠拉緊的方式，實(shí)現(xiàn)刀具更換。
3.2 光源布局方案
CCD 視覺(jué)系統(tǒng)要求邊緣檢測(cè)線與其它部位灰度對(duì)比度明顯，所以良好的視場(chǎng)均勻性是測(cè)量準(zhǔn)確性的保障。本研究采用環(huán)形 LED 照明燈前向直射的形式進(jìn)行照射，光源布局位置如圖 7。
圖 7 光源布局方案
3.3 圖像灰度處理及二值化
CCD 攝像頭輸出的 PAL 制式的模擬信號(hào)連接到圖像采集卡的 AVl 口，圖像采集卡通過(guò) AD 轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)，輸入計(jì)算機(jī)。此時(shí)的圖像是包括亮度、對(duì)比度、色度、灰度等輸入信號(hào)的彩色圖像，為了便于提取圖像輪廓，要先進(jìn)行圖像灰度處理。本研究根據(jù)機(jī)器視覺(jué)對(duì)三原色的敏感程度，采用加權(quán)平均值法，使 R、G、B 分量值相等。即：R=G=B=（WrR+WgG+WbB）/3Wr、Wg、Wb取不同的值，加權(quán)平均值法就將形成不同的灰度圖像，灰度值在 0～255 之間。二值化的目的是使圖像從背景中明顯的呈現(xiàn)出來(lái)，即圖像中的任一像素（x，y）只顯示黑色或白色。f（x，y）是該像素點(diǎn)的灰度值，g(x，y)為經(jīng)過(guò)二值化處理后該像素點(diǎn)的灰度值，0 為黑色，1 為白色。本研究設(shè)定的閾值是 173，即：
3.4 輪廓提取及算法實(shí)現(xiàn)
對(duì)圖像進(jìn)行過(guò)灰度處理及二值化處理后，圖像中的像素分布發(fā)生了明顯的變化，圖像的背景固定于一定的灰度值，圖像的灰度值與背景有明顯的差別。按照從左到右自上而下的順序進(jìn)行圖像掃描，如果原圖中有一點(diǎn)為黑，且它的四個(gè)領(lǐng)域都是黑色時(shí)，說(shuō)明該點(diǎn)是內(nèi)部點(diǎn)，則將該點(diǎn)刪除，如圖 8 所示，將圖中灰色像素點(diǎn)刪除。要注意的是，我們處理的雖然是二值圖，但實(shí)際上是 256 級(jí)灰度圖。
圖 8 輪廓提取原理
輪廓提取的算法有很多種，本研究采用 Roberts 邊緣檢測(cè)算法。它的算法原理是根據(jù)任意一對(duì)互相垂直方向的差分可用來(lái)計(jì)算梯度的原理來(lái)確定實(shí)際邊緣的位置。f（x，y）是圖中任意像素點(diǎn)的灰度值。
3.5 軟件方案
軟件系統(tǒng)采用 Visual C++編程，主要實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)初始化、參數(shù)標(biāo)定、圖像采集處理與呈現(xiàn)、曲線擬合、數(shù)據(jù)庫(kù)管理和計(jì)算機(jī)接口。軟件自動(dòng)控制流程如圖 9。將待檢測(cè)刀具置于工作臺(tái)，在計(jì)算機(jī)控制下移動(dòng) X軸和 Z 軸，使刀具處于最佳檢測(cè)位置。調(diào)整 LED 光源及鏡頭倍率，在鏡頭呈現(xiàn)清晰的磨損區(qū)域圖像后，通過(guò) CCD 面陣相機(jī)將鏡頭中的光學(xué)信號(hào)轉(zhuǎn)變?yōu)槟M信號(hào)，再通過(guò)圖像采集卡將模擬信號(hào)轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)字信號(hào)傳輸?shù)接?jì)算機(jī)。在軟件程序中通過(guò)圖像處理算法識(shí)別圖像的邊緣輪廓并提取，同時(shí) 通過(guò)讀取光柵尺數(shù)據(jù)，最終確定刀具的幾何參數(shù)，完成刀具狀態(tài)檢測(cè)。
圖 9 軟件控制流程
4、 結(jié)束語(yǔ)
本文介紹了將圖像處理技術(shù)應(yīng)用于刀具檢測(cè)的系統(tǒng)方法及關(guān)鍵技術(shù)。所采用的圖像處理方法和輪廓提取算法能獲得清晰準(zhǔn)確的刀具邊緣輪廓；開(kāi)發(fā)軟件實(shí)現(xiàn)刀具幾何角度的自動(dòng)測(cè)量、測(cè)試結(jié)果的實(shí)時(shí)顯示及數(shù)據(jù)庫(kù)管理。該系統(tǒng)在刀具檢測(cè)中的應(yīng)用，使得刀具檢測(cè)實(shí)現(xiàn)非接觸，檢測(cè)過(guò)程快速、準(zhǔn)確，在刀具刃磨檢測(cè)、對(duì)刀、刀具數(shù)據(jù)管理中有廣泛的應(yīng)用前景。
在實(shí)際應(yīng)用中圖像檢測(cè)精度會(huì)受到多種因素影響，通過(guò)分析，主要是成像系統(tǒng)的誤差、機(jī)械傳動(dòng)系統(tǒng)的誤差、噪聲影響、標(biāo)定誤差和軟件算法誤差。今后應(yīng)該在這些方面做進(jìn)一步研究，提高系統(tǒng)檢測(cè)精度。
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